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自然言語処理入門

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自然言語処理関係のノートをまとめました。
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2023年10月の記事一覧

Axolotl で 一問一答の対話データセットによるLoRAファインチューニングを試す

「Axolotl」で一問一答の対話データセットによる「Axolotl」のLoRAファインチューニングを試し…

npaka
7か月前
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Google Colab で Youri-7B を試す

「Google Colab」で「Youri-7B」を試したので、まとめました。 1. Youri-7B「Youri-7B」は、…

npaka
7か月前
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LLMのファインチューニングのためのツール Axolotl

LLMのファインチューニングのためのツール「Axolotl」の概要をまとめました。 1. Axolotl「Ax…

npaka
7か月前
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zephyr-7b-beta のデータセットの概要

「zephyr-7b-beta」のデータセット「UltraChat」と「UltraFeedback」の概要をまとめました。 …

npaka
7か月前
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MT-Bench による日本語LLMの評価

「MT-Bench」による日本語LLMの評価の手順をまとめました。 前回1. Japanese MT-Bench「LMSys…

npaka
7か月前
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FastChat への 新モデルの対応手順

「FastChat」への新モデルの対応手順をまとめました。 1. FastChat「FastChat」は、LLMベース…

npaka
7か月前
29

MT-Bench の使い方

「MT-Bench」 の使い方をまとめました。 前回1. MT-Bench「MT-Bench」は、80の高品質でマルチターンの質問を含む、慎重にキュレーションされたLLMのベンチマークです。これらの質問は、LLMがマルチターンダイアログのモデルの会話の流れと指示に従う能力の評価を目的としており、「一般的なユースケース」と「挑戦的な指示」の両方が含まれています。 2. インストールColabでのインストール手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 !

Google Colab で Stockmark-13B を試す

「Google Colab」で「Stockmark-13B」を試したので、まとめました。 1. Stockmark-13B「Stock…

npaka
8か月前
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Google Colab で SSD-1B を試す

「Google Colab」で「SSD-1B」を試したので、まとめました。 1. SSD-1B「SSD-1B」(Segmind St…

npaka
8か月前
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Google Colab で Japanese Stable LM 3B-4E1T を試す

「Google Colab」で「Japanese Stable LM 3B-4E1T」を試したので、まとめました。 1. Japanes…

npaka
8か月前
15

Google Colab で Japanese Stable LM Gamma 7B を試す

「Google Colab」で「Japanese Stable LM Gamma 7B」を試したので、まとめました。 1. Japane…

npaka
8か月前
20

LangChain の Step-back Prompting を試す

「LangChain」の「Step-back Prompting」を試したので、まとめました。 1. Step-back Prompti…

npaka
8か月前
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Google Colab で Fuyu-8B を試す

「Google Colab」で「Fuyu-8B」を試したので、まとめました。 1. Fuyu-8B「Fuyu」は、テキス…

npaka
8か月前
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AIを活用したコードエディタ Cursor の使い方

AIを活用したコードエディタ「Cursor」の使い方をまとめました。 1. Cursor「Cursor」は、迅速なソフトウェアの構築に役立つ、AIを活用したコードエディターです。 2. 使用料金使用料金は次のとおりです。無料で試用することもできます。 3. インストール「Download」ボタンでインストーラをダウンロードおよび実行して、指示に従ってインストールします。 4. Command K「Command K」で、AIを使用してコードの作成および編集ができます。